分类标签归档：数据化运营
硬广告一般是指直接介绍企业品牌、商品、服务、内容的传统形式的广告，通过直接“灌输”的方式将信息广而告之。传统场景下，硬广告主要在电视、广播、报纸杂志、户外等媒体上投放；互联网场景下，硬广告主要在各类门户、导航站甚至APP等媒体上投放。互联网硬广告的方式包括开屏广告、banner广告、横幅广告、异形广告、贴片广告、植入式广告等。
> 本节的硬广告侧重于没有人群定向或只根据几个比较粗粒度的条件进行投放的广告方式，且以CPT、CPM、CPC为主要计价方式的广告媒体。
在强调精准营销的时代背景下，目前硬广告渠道的市场费用，
营销渠道效果的一个基本规律是，当营销投入变化时，其产生的营销效果也是变化的，且变化可能不是线性的，而是呈现特定的边际效应。例如：当广告费用持续增加时，转化率在缓慢下降；当流量规模增加时，单位流量的成本却在上升。找到不同渠道的边际效应规律，有利于增加对渠道的认知并能更好的控制营销资源的投入并使企业回报最大化。
随着营销渠道广告费用的增加，其回报效率可能出现边际递减效应，回报效率可以是转化率、ROI等转化效率类的指标。例如，当广告费用在10万量级时，每1000块钱能带来10个订单；当广告费用增加到100万量级时，每1
无论着陆页是站外Minisite还是站内页面，着陆页都是承载流量的核心载体。因此，着陆页分析是营销分析的必要环节。着陆页数据既有用户行为数据，也有页面本身的数据，这些都将用来分析着陆页质量以及对后续转化。
营销渠道如果转化效果不好，第一步应该分析着陆页是否有问题，因为着陆页是站内转化漏斗的第一步，让用户留下来才可能产生后续转化。
着陆页如果有问题，会表现为跳出率高、平均页面浏览时间短。但是，如果跳出率高、平均页面浏览时间短就一定是着陆页的问题吗？
通过不同维度的对比可以很容易分析着陆页是否真的有问题。如表6-4为某着陆页上不同渠
在渠道效果分析中，找到影响效果转化的主要因素是重中之重。它能直接帮助营销人员更好的了解渠道转化的影响因素，以及如何进行渠道效果优化和提升；同时，还可以基于分析得到的业务规则，直接应用到营销投放和操作过程，因此落地性和价值度都非常高。
该节内容可应用于任何带有转化目标的渠道中，且转化的定义可以包含任何目标场景，例如：
在“4.1.4 基于Lookalike的人群规则实现投放人群管理”中介绍了如何通过模型提取营销目标人
本书默认已经修正了第一版遇到的所有问题，因此以下勘误仅限于第二版。有关第一版的勘误，请见“《Python数据分析与数据化运营》第一版勘误”。
> 说明：由于第二版的出版时间为2019年，我已经将最新版本的代码更新到博客中，地址为：《Python数据分析与数据化运营》第二版新老版本代码对比。安装和使用最新版本的读者可参照该链接的代码。**
最近更新时间：2021-10-14
最近一次新书重印更新为2020-11(第2版第4次)重印，读者可查看“前言”的前1页找到相关信息，如下：
解释：如图圆圈处文字
由于第二版是2019年出版，某些库或方法可能已经过时，在此汇总新版本和之前书中的老版本的差异，供大家了解。
在遇到类似于“没有找到方法”、“无法找到库”、“不存在”等类似问题时，可先在这里查看下是否存在现成解决方案。
更新时间：2021-06-12
原始代码为：
new_x = 84610
pre_y = model.predict(new_x) # 老版本
print(pre_y)
新版本中，需要改为：
new_x = 84610
pre_y = model.predict([[new_x]]) # 新在该文章中，仅总结第二版相关的问题，有关第一版的问题，请到“《Python数据分析与数据化运营》第一版常见问题”查看。
> 说明：由于第二版的出版时间为2019年，我已经将最新版本的代码更新到博客中，地址为：《Python数据分析与数据化运营》第二版新老版本代码对比。安装和使用最新版本的读者可参照该链接的代码。
最近更新时间：2021-06-15
代码下载: 《Python数据分析与数据化运营》第二版 附件
本书在第一版上市后，得到来自于各行各业很多好友和读者的支持和反馈，在此致以感谢！第二版在第一
在这边文章中，我会把读者反馈给我的常见问题总结出来，供更多读者参考。里面会涉及到各种疑问或混淆知识点，希望能给大家解惑。如果大家有什么疑问，可以直接在这里留言，我会将一些跟本书相关的知识性问题总结出来并在此回答。
最近更新时间：2021-07-05
在第一章的代码示例中，有一段如下代码：
x=numpy.array(x).reshape([100,1])
为什么需要对x对reshape？即使是reshape，x仍然是1维数据啊（只有一列）？
回答：对于sklearn中的fit方法而言，对输入的x的
最近更新时间：2021-11-09
第4章4-1中，原始Excel数据源中，预测数据集的标题与原始训练集的标题不一致，这会导致在预测过程中，出现训练集和预测集由于输入特征名称不一致，而导致ColumnTransformer过程报错。
名称不一致在我写书时的版本中执行并没有问题，目前的sklearn版本中会报错。
因此，我更新了数据源，保持Excel中训练集和预测集的特征名称一致。主要修改如下图：
图中，左侧是Excel修改的名称，右侧是对应到P111打印输出的结果中，列名的变化，请读者注意区别。
> 提示：如果上图看不清楚，
最近更新时间：2021-11-14
下载地址为：《电商流量数据化运营》附件
《电商流量数据化运营》与《Python数据分析与数据化运营》的区别与联系如下：
逻辑上， 《Python数据分析与数据化运营》 是总，它包含了更广泛的运营话题；而《电商流量数据化运营》是分，它是其中的关于流量运营的分支。后续还会陆续把会员运营、内容运营、商品运营、活动运营、网站运营等主题再分别出书。 当然，《Python数据分析与数据化运营》这本书会在继续改版，以适应新时代的发展需求，所以内